블로그ㅣAI와 소프트웨어 개발의 미래

인공지능이 크고 작은 방식으로 소프트웨어 개발을 변화시키고 있다. 많은 기업이 AI 기능을 앞다퉈 내놓고 있지만, AI가 가진 잠재력은 그 이상이다. 앞으로 AI는 대부분(어쩌면 모든) SaaS 솔루션의 기반이 될 것이다. 머신러닝과 AI 모델을 통해 SaaS 기술은 다양한 비즈니스 프로세스에서 새로운 차원의 효율성을 끌어낼 수 있다. 

소프트웨어 제공은 유틸리티가 될 전망이다. 소프트웨어 제공을 위해 필요했던 고된 작업이 앞으로는 자동으로 이뤄지면서, 그동안 뒤로 밀렸던 혁신이 프로덕션 환경으로 쏟아질 것이라 예상된다. 이때 사람은 대체되지 않는다. 오히려 소프트웨어 개발자는 더 많은 잠재력을 발휘할 수 있게 될 것이다.
 

 

설계 사고에서 플랫폼 사고로

AI가 플랫폼(및 SaaS) 개발의 핵심에 자리 잡게 되면서 기존의 ‘설계 사고’가 ‘플랫폼 사고’로 진화하기 시작한다. AI 기반의 기술 세계에서 탐구와 학습은 필수 요소다. 소프트웨어 설계는 결과 지향을 벗어나 목표 지향적이 된다. 개발팀이 AI를 사용해서 할 수 있는 일은 다음과 같다.

• 설계 프로토타입뿐만 아니라 기능적인 개념 증명(POC)을 빠르게 구축하고 배포한다.
• 실제 최종 사용자와 함께 A/B 테스트 및 다변량 테스트를 실행한다.
• 실시간 사용자 증거를 기반으로 완벽하게 테스트된 애플리케이션을 식별하고 배포한다. 

AI를 통해 모든 분야의 전문가가 프로세스와 기술을 설계, 제공, 개선할 수 있기 때문에 플랫폼 사고방식이 비즈니스 전체에 뿌리내리게 되고, 결과적으로 전 직원이 매우 빠른 속도로 아이디어를 현실화할 수 있는 역량을 갖추게 될 것이다. 

AI가 소프트웨어 개발(그리고 궁극적으로는 비즈니스 프로세스)의 필수 요소가 되면, 팀 구조와 스킬도 진화해야 한다. 다양한 형태(예: 플랫폼 제안, 컴패니언 봇, 분석 및 보고 등)로 등장할 AI 엔진은 소프트웨어 제공팀에서 많은 역할을 할 것이라 예상된다. 
 

소프트웨어 제공 확장으로서의 AI

애자일 방법론이 널리 채택됐다고 하지만, 지속적 제공(CD)을 제대로 달성한 기업은 극소수다. AI가 소프트웨어 제공팀의 이른바 확장 프로그램 역할을 하면 진정한 애자일이 가능해진다. 지능형 자동화를 통해 소프트웨어 제공팀은 지속적으로 변경 사항을 배포할 수 있다.

그렇다면 이런 지능형 자동화는 어떤 형태를 취하게 될까? 봇이 기본 코드를 빌드하면서 설계 시스템은 동적으로 생성되고 구축된다. 자체 구축된 POC를 통해 처음부터 전체 기능을 테스트할 수 있다. 아울러 기본 내장돼 계속 진화하는 테스트 자동화를 통해 품질을 보장하고 속도를 빠르게 높일 수 있다.
 

AI가 소프트웨어 개발자에 미치는 영향

기업은 플랫폼 엔지니어링에서 AI가 수행할 역할을 고려하고, 한발 앞서 준비해야 한다. 이 새로운 개발 방법이 등장하면서 새로운 직업의 기회도 함께 부상할 것이다.

• 비즈니스 애널리스트의 역할이 더욱 중요해진다. 개별 사용자 스토리, 요구 사항, 수용 기준은 아마도 AI가 작성하게 될 것이다. 비즈니스 애널리스트는 AI가 생성한 아이디어를 평가하고, 플랫폼 사고에 맞게 비즈니스를 조정하는 일을 하게 된다. AI와 기술은 비즈니스 전략을 이끄는 원동력이 되고, 비즈니스 애널리스트는 이런 전략 부문을 대표하게 될 것이다.

• 인터랙션 디자이너가 UI 디자이너를 앞지른다. 시각적 AI가 빠르게 발전하면서 페이지와 비즈니스 프로세스 흐름을 개별적으로 배치하는 UI 디자인 수요는 줄어들 것으로 예상된다. 인터랙션 디자이너는 자바스크립트 디자인 시스템, 그래픽 가이드라인, 지속적인 사용자 테스트를 통해 AI가 UI와 UX를 디자인하도록 이끈다.

• 소프트웨어 아키텍트가 AI의 잠재력을 활용한다. 소프트웨어 개발에서 AI가 아직 초기 단계에 있는 한편, 플랫폼 엔지니어링은 빠르게 부상하고 있다. 많은 기업이 포인트 SaaS 솔루션에서 빠르게 벗어나 세일즈포스, 서비스나우, 워크데이 같은 맞춤형 플랫폼과 SaaS 지원 플랫폼, 양쪽 모두를 통합하고 있다. 현재 소프트웨어 아키텍트는 코드 표준, 개발 프로세스 등을 이끄는 거버넌스 시스템을 설계하고 있으며, 미래에는 AI를 활용해 이런 시스템을 구축, 실행, 발전시킬 전망이다. 

• 테스트 아키텍처의 수요가 증가하고 몸값이 오른다. 소프트웨어가 자율적으로 구축되면서 지속적인 테스트가 더욱 중요해질 것이다. 또한 배포 수명 주기가 단축되면서 그 어느 때보다 더 많은 테스트가 필요하게 된다. 수용 기준에 따라 사용자 테스트를 자동화하는 것만으로는 충분하지 않다. 이제 테스트 아키텍트는 복잡한 테스트 아키텍처를 설계, 배포, 유지하고, 새로운 기능을 엔드투엔드로 테스트하며, 탐색 테스트를 지속적으로 수행하고, 끊임없이 진화하는 회귀 테스트를 실행하게 된다.

AI가 SaaS의 기반이 되면, 소프트웨어 개발자의 일상적인 작업은 근본적으로 바뀌게 될 전망이다. 지속적인 테스트는 AI 기반의 소프트웨어 개발 환경에서 결정적인 요소가 될 것이며, 번성하는 기업과 이 새로운 속도를 따라잡지 못해 뒤처지는 기업을 가르게 될 것이다.
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